十九、Sleuth整合Zipkin链路跟踪

随着微服务分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如分布式服务、分布式数据库、分布式缓存等，使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时，复杂的网络结构也使问题定位更加困难。在一个请求在经过诸多服务过程中，出现了某一个调用失败的情况，查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分抓狂，问题定位和处理效率是也会非常低。

分布式链路追踪就是将一次分布式请求还原成调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上IP、每个服务节点的请求状态200、500等等。

SpringCloud Sleuth

主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，它大量借用了Google Dapper的设计

1、架构图

2、主要概念

2.1、跟踪：Trace (一条完整链路--包含很多span(微服务接口))

由一组Trace Id（贯穿整个链路）相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的标识（即TraceId），同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一值，直到整个请求的返回。那么我们就可以使用该唯一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。

2.2、跨度：Span

代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称。请求信息等元数据。

2.3、标注：Annotation

用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：

cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的命令

sr（Server Received）服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs = 网络延迟（服务调用的时间）

ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss - sr = 服务器上的请求处理时间

cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr - cs = 请求的总时间

Sleuth整合Zipkin实现分布式链路跟踪

Zipkin简介：

zipkin是Twitter公司开源的分布式跟踪系统，基于Dapper的论文设计而来。主要的功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时等问题。 zipkin还提供了一个非常友好的界面，来帮助分析追踪数据。

官网地址https://zipkin.io/

为什么需要Zipkin：

因为Sleuth对于分布式链路的跟踪仅仅是一些数据的记录，这些数据我们人为来读取和处理是件麻烦的事情，所以我们将这些数据统一交给Zipkin Server来统一处理

1、搭建zipkin环境

1.1、下载zipkin服务（官网下载）

1.2、启动脚本

java -jar zipkin-server-2.24.0-exec.jar

1.3、查看zipkin控制台http://localhost:9411/（默认端口9411）

2、新建项目springcloud-sleuth

注意：只要项目需要用到sleuth、zipkin来作为链路跟踪都要在对应的项目中引入依赖和添加配置

#zipkin配置连接地址
zipkin:
  base-url: http://localhost:9411
#配置sleuth采样率  [0,1]表示[0,100%]
sleuth:
  sampler:
    probability: 1 #采样率设置100%

2.1、在项目中并引入sleuth、zipkin相关依赖

zipkin依赖真整合了sleuth依赖，也可以直接引入zipkin即可

<!--sleuth依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!--zipkin依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

2.2、添加配置文件application.yml

server:
  port: 8071

spring:
  application:
    name: server-sleuth
  #zipkin配置连接地址
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  #配置sleuth采样率  [0,1]表示[0,100%]
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1 #采样率设置100%

eureka:
  instance:
    # 使用ip地址作为host,而不是机器号/电脑名称
    prefer-ip-address: true
    #    Eureka客户端向注册中心发送心跳的时间间隔是1s,默认是30s
    lease-renewal-interval-in-seconds: 1
      #    Eureka服务端在收到一次心跳后等待时间上限是2s，默认是90s
    #    超时将剔出该微服务，也可以在Eureka服务端进行设置
    lease-expiration-duration-in-seconds: 2
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8090/eureka/

2.3、添加启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients
public class SleuthApp {
    public static void main( String[] args ) {
        SpringApplication.run(SleuthApp.class,args);
    }
}

2.4、添加feign接口

@FeignClient(value = "server-order" ,path = "/order")
public interface orderFeign {
    @GetMapping("/getOrderInfoDirect")
    String getOrderInfo();

    @GetMapping("/getGoodsInfo")
    String getGoodsInfo() ;
}

2.5、添加controller服务

@RestController
@RequestMapping("/")
public class Controller {

    @Autowired
    private orderFeign orderFeign;

    @GetMapping("/getInfo")
    public String getInfo(){
        return "this is client info";
    }

    @GetMapping("/getOrderInfo")
    public String getOrderInfo(){
        return this.orderFeign.getOrderInfo();
    }

    @GetMapping("/getGoodsInfoByOrder")
    public String getGoodsInfoByOrder(){
        return this.orderFeign.getGoodsInfo();
    }

}